#高阶函数
#map() 函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
def f(x):
    return x*x
r= map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(list(r))#map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))) #数字转换为字符串
#reduce() 把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，
#对一个序列求和，就可以用reduce实现：
from functools import reduce
def add(x,y):
    return x+y
print(reduce(add,[1,3,5,7,9]))

from functools import reduce
def fm(x,y):
    return x*10+y
def char2num(s):
    digits={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}
    return digits[s]
r=reduce(fm,map(char2num,'13579'))
print(r)
#改写
from functools import reduce
Digits={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}
def str2int(s):
    def fn(x,y):
        return x*10+y
    def char2num(s):
        return Digits[s]
    return reduce(fn,map(char2num,s))
#lambda表达书改写
from functools import reduce
Digits={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}
def char2num1(s):
    return Digits[s]
def str2int1(s):
    return reduce(lambda x,y: x*10+y,map(char2num1,s))

#filter()函数用于过滤序列。和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
def is_odd(n):
    return n%2==1
print(list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,15,17])))
#删除序列中的空字符串
def not_empty(s):
    return s and s.strip()
print(list(filter(not_empty,['A','','B',None,'C','  '])))
#注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。

#排序算法：sorted()
print(sorted([36,5,-12,9,-21,1]))
#sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
print(sorted([36,5,-15,-10,9,21,-100,99],key=abs))

print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']))
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'],key=str.lower))#实现忽略大小写的排序
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'],key=str.lower,reverse=True))#实现忽略大小写的排序,反向排序